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最新推荐文章于 2023-09-02 15:47:07 发布
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分类专栏： 面试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/NockinOnHeavensDoor/article/details/80328350
本文深入探讨了深度学习领域的核心概念和技术，包括DBN模型的特点、CNN的应用场景、损失函数的选择原则、激活函数的理解、现代神经网络相较于早期版本的显著改进、神经网络优化算法的种类、概率论中不同分布之间的转换方法、白噪声的概念及其在图像处理中的表现形式，并讨论了过拟合与欠拟合的问题，同时介绍了常用的深度学习平台以及L1范数和L2范数的区别。

2、讲讲DBN模型。
3、你的模型如果用CNN模型如何？
4、损失函数如何去选择？
5、出了sigmoid函数还了解哪些？
6、现在的深度网络相比于以前(大概30年前)的神经网络有了哪些改进？
7、神经网络有哪些优化算法？
8、概率论：均匀分布如何转变为高斯分布？
9、如何理解白噪声？图像的白噪声是如何形成的？
10、过拟合与欠拟合的问题。
11、用过哪些深度学习平台？
12、讲讲L1范数和L2范数的区别？

AI原生应用开发面试必问30题：附详细答案和解析
AIGC应用创新大全的博客
07-27 1117
答案AI原生应用是从产品设计、架构搭建到功能实现，全程以AI能力为核心驱动力的应用。AI定义核心价值：用户使用应用的主要目的是获取AI生成的结果（如ChatGPT的对话、DALL·E的图像）；数据与模型深度融合：数据不仅是输入，更是模型迭代的核心（如推荐系统的实时数据反馈）；动态自适应：模型能根据用户行为、环境变化实时调整输出（如个性化对话助手）。传统AI应用则是将AI作为辅助功能（如电商平台的“推荐模块”、手机的“人脸识别解锁”），核心价值由非AI功能（如购物、通讯）承载。解析。
Java面试题汇总（一）
m0_67322837的博客
03-14 892
本文分为十九个模块，分别是：Java 基础、容器、多线程、反射、对象拷贝、Java Web 、异常、网络、设计模式、Spring/Spring MVC、Spring Boot/Spring Cloud、Hibernate、MyBatis、RabbitMQ、Kafka、Zookeeper、MySQL、Redis、JVM，如下图所示： 共包含 208 道面试题，本文的宗旨是为读者朋友们整理一份详实而又权威的面试清单，下面一起进入主题吧。 Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区...
高德地图机器学习岗位面试问题
续汉冕的专栏
10-23 3874
高德地图机器学习岗位面试问题今年8月底校招找同学内推阿里高德地图部门的机器学习岗位，经历了三次专业面试和hr面试，分享被问的问题，可能还有些问题遗漏了。一面 主成分分析方法的原理，会不会推导 L1和L2正则化的区别 讲解下集成方法boosting、bagging、stacking 讲解下随机森林的原理以及boostrap思想 机器学习中过拟合的解决方法 讲解自己做的机器学习项目 给一个整数n，如何以
10-4讲题
weixin_33943836的博客
10-04 157
今天没讲什么题，主要是扯扯蛋之类的。 比较有意思的应该是第一类以及第二类指数同余方程 求A^x=B (mod C) 的根 首先据ryz大佬说没有什么数学方法可以解决，但有一种对C的分块的暴力枚举。 取m=sqrt(C); 则设x=i*m+j; 所以A^(i*m+j)=B ==> A^(i*m)=B*A^(-j) 所以一边暴力枚举再在另一边查询即可 可以看看这篇bloghtt...
深度神经网络为何很难训练(译文)
深藏功与名
01-09 3982
原文 假设你是一名工程师，接到一项从头开始设计计算机的任务。某天，你在工作室工作，设计逻辑电路，构建 AND 门，OR 门等等时，老板带着坏消息进来：客户刚刚添加了一个奇特的设计需求：整个计算机的线路的深度必须只有两层： 两层线路 你惊呆了，跟老板说道：“这货疯掉了吧！” 老板说：“他们确实疯了，但是客户的需求比天大，我们要满足它。” 实际上，在某种程度上看，他们的客户并没有
网络模型(待补充)
Libra_Ng
02-10 377
Innternet protocol stack application transport network network link physical ????Application supporting network applications:FTP,SMTP,HTTP ????Transport process-process data transfer:TCP,U...
高德面试
liuweihui521的专栏
12-29 4029
一 基本知识 1进程和线程 2、多线程通讯方式 3、消费者和生产者模式（消费者是否轮询方式读取消息，用等待信号方式） 4、linux命令   top、netstat 5、gdb调试，怎样切换到某个线程 6、inline和宏定义区别 7、vector和list区别，什么情况分别是用什么 8、类的什么函数不能作为虚函数、析构函数能否作为虚函数，虚函数怎么实现的 9、setsocekt
软件测试面试题--（含mysql，linux，出现最频繁）
m0_57442106的博客
03-30 4858
系列文章目录 提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加 例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用 提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 系列文章目录 前言 一、pandas是什么？ 二、使用步骤 1.引入库 2.读入数据 总结 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的
Linux运维面试题整理-----（持续更新中）
冲冲冲
09-02 525
是实现高可用的协议，即将N台提供相同功能的路由器组成一个路由器组，这个组里面有一个master和多个backup，master上面有一个对外提供服务的vip（该路由器所在局域网内其他机器的默认路由为该vip），master会发组播，当backup收不到vrrp包时就认为master宕掉了，这时就需要根据VRRP的优先级来选举一个backup当master。反向代理代理的是响应方，也就是服务端；正向代理的过程隐藏了真实的请求客户端，服务器不知道真实的客户端是谁，客户端请求的服务都被代理服务器代替请求。
Java 高级工程师面试题总结-参考答案（已拿Offer）
m0_68850571的博客
04-22 1万+
一、面试题基础总结 1、 JVM 结构原理、GC 工作机制详解 答：具体参照：JVM 结构、GC 工作机制详解 ，说到 GC，记住两点：1、GC 是负责回收所有无任何引用对象的内存空间。 注意：垃圾回收回收的是无任何引用的对象占据的内存空间而不是对象本身，2、GC 回收机制的两种算法，a、引用计数法 b、可达性分析算法（ 这里的可达性，大家可以看基础 2 Java 对象的什么周期），至于更详细的 GC 算法介绍，大家可以参考：Java GC 机制算法 2、Java 对象的生命周期 答：创建阶段 、...
8-4讲题
weixin_33719619的博客
08-04 134
讲了这么几道题 鸡蛋的硬度DNA——POJ2520括号染色按钮 数轴上有N个按钮，第i个按钮按下去后过ti时间会弹起来，走1路程需要1时间，求怎么按可以将所有按钮按下去。N<=1000 COJ3541不要62 在一个正整数中，如果包含4或62则不吉利，求[a,b]内所有吉利的正整数个数beautiful numbers如果一个整数能被它所有的非0整数位整除，则称它是漂亮的，求[a,b]中有...
数据挖掘（机器学习）面试--SVM面试常考问题
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学习、思考、总结
08-20 5万+
应聘数据挖掘工程师或机器学习工程师，面试官经常会考量面试者对SVM的理解。 以下是我自己在准备面试过程中，基于个人理解，总结的一些SVM面试常考问题（想到会再更新），如有错漏，请批评指正。（大神请忽视） 转载请注明出处：blog.youkuaiyun.com/szlcw1
转发：经典面试题
weixin_30362083的博客
05-26 148
转发：http://www.jianshu.com/p/c22886db98ec 什么是响应链，它是怎么工作的？ 这个问题笔者写过一篇博客,里面有对这个问题的详细解释 如何访问并修改一个类的私有属性？ 有两种方法可以访问私有属性,一种是通过KVC获取,一种是通过runtime访问并修改私有属性 创建一个Father类,声明一个私有属性name,并重写description打印n...
面经（高德地图岗）
郜科科的博客
04-30 9371
之前不敢写面经，因为准备面试还真的挺累的。下面的内容写在劳动节假期，总结一些前面的经历。搜狐面试结束了之后，我又面试了阿里天猫的前端，不出所料很华丽的挂掉了，说华丽是因为我和面试官聊了100分钟让我产生了幻觉。。。后来认真考虑了很久，转方向了，不做前端技术岗了，自己基础太差，回归老本行了，这可能是自己的潜力。结果天随人愿，通过装逼以及较好的吹牛技术，面试高德地图岗通过了。自己也是很幸运，晚上9点3...
阿里巴巴·高德面试总结
LuciaXLL的博客
08-05 1万+
7月1号请学院老师帮忙内推，7月10号收到阿里系统群发邮件通知在招聘系统上完善简历，简历前前后后填了好几天，主要是开放性问题花了比较多的时间，填的比较认真，也在回答这种问题的时候认真思考了一下自己的求职方向和未来发展目标，确定了自己的求职领域就是数据分析方向。7月24号接到高德hr的电话通知7月28号去面试，虽然中间有一个周末，但忙论文的事，最后大概花了半天的时间在网上搜了搜关于高德的资料，准备不
机器学习Tips(待补充)
Young_Birds的专栏
05-25 384
Tips 一、样本 1.控制样本数 原因：所有样本一起输入，慢且不准：模型复杂时，样本数不足，导致variance不好 方法：随机打散样本 e.g.10000个样本=>100一组，跑完一次全部样本=1个epoch，每6-8个epoch学习率*0.9 2.令样本期望=0，加快收敛 方法：每个样本 - 样本均值 二、各参数初始化 1.学习率α α = 0.001~0.01
深度卷积神经网络演化历史及结构改进脉络总结
张家四少
01-26 4958
Table of Contents CNN基本部件介绍 1. 局部感受野 2. 池化 3. 激活函数 4. 全连接层 深度学习模型火的原因？ 网络模型命名规则 最古老的的CNN LeNet5 ILSVRC竞赛历年的佼佼者(AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet) AlexNet(2012) VGG（2014） Network in network（201...
【深度学习会被可微分编程取代？】展望30年后的神经网络和函数编程
weixin_40581617的博客
01-09 659
目前，深度学习是一个非常成功的工具。但这个工具是我们偶然发现的，作为一个领域，还没有统一的看法或共同的理解。事实上，这个领域还存在几种相互竞争的表述！ 我认为在30年后回过头看，我们将看到很不一样的深度学习。 30年后的深度学习：神经科学观点、概率统计观点和表征观点，谁会胜出？ 如果我们认为30年后，我们可能会以一种非常不同的方式看待深度学习，那么这就提出了一个有趣的问题：
网易面试总结
竭尽全力的专栏
09-13 3327
之前投过了网易内推，笔试过了，但是一直没通知我面试。我当时想着可能没戏了吧，毕竟笔试成绩不是特别高。今天突然接到网易说要面试的电话，感觉还是很意外的。当然也没怎么准备，想到什么就说什么了。 1、讲讲项目。 2、讲讲DBN模型。 3、你的模型如果用CNN模型如何？ 4、损失函数如何去选择？ 5、出了sigmoid函数还了解哪些？ 6、现在的深度网络相比于以前(大概30年前)的神经网络有了
最新Python机器学习库scikit-learn 0.24.2发布
scikit-learn是一个开源的机器学习库，它建立在NumPy、SciPy和matplotlib之上，广泛用于各种机器学习任务，包括分类、回归、聚类等。它旨在提供简单而高效的工具，适用于数据挖掘和数据分析，并且拥有详尽的文档和...
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